卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的工作方式类似于人类视觉系统，通过对图像进行卷积操作和特征提取，然后利用池化（Pooling）降采样来减少特征的数量和保留重要信息。接着使用全连接层和softmax分类器进行分类和预测。CNN通过多层卷积和非线性激活函数（比如ReLU）的运算，逐渐学习到图像的抽象特征，并能够自动提取和识别图像中的模式和结构。它在处理图像和空间数据方面表现出色，并且能够自动学习到数据中的特征和模式，从而适应不同的视觉任务和数据集。